【导读】台大教授李宏毅的机器学习课程广受欢迎与好评。李老师的授课风格风趣幽默,通俗易懂,其课程内容中不仅有机器学习、深度学习的基础知识,也会介绍 ML 领域里的各种最新技术。最新的机器学习课程,李老师讲述了终身学习与可解释ML、异常检测、对抗攻击,值得观看学习。
2019机器学习课程
课程主页:
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html
《机器学习 2019》上课时间从 2019 年 2 月 21 日到 6 月 20 日,历时 4 个月的时间。2019 版《机器学习》课程目录:
week 1:回归、梯度下降
week 2:误差来源、分类、逻辑回归
week 3:深度学习、反向传播、异常检测
week 4:CNN、Keras、对抗性攻击
week 5:训练深度模型、可解释 AI
week 6:RNN、Order LSTM
week 7:Ensemble
week 8:半监督式学习、迁移学习、终身学习
week 9:元学习
week 10:seq2seq、Transformer
week 11:Few/Zero shot learning
week 12:非监督式学习、BERT
week 13:强化学习、强化学习进阶
week 14:网络压缩
week 15:GAN、GLOW
week 16:无监督域适应
week 17:为什么需要深度学习、深度学习理论
课程资料链接:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html
课程视频(Bilibili):https://www.bilibili.com/video/av46561029/
YouTube 链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4
李宏毅(Hung-yi Lee)目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授,他曾于 2012 年获得台湾大学博士学位,并于 2013 年赴麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)做访问学者。他的研究方向主要是机器学习(深度学习)和语音识别。
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终身学习 lifelong learning
能不能每次作业都训练同一个类神经网络?
终身学习:持续学习,增量学习,无止境学习
可解释机器学习
可解释机器学习
我们为什么需要可解释ML
异常检测
问题定义:
应用:
对抗攻击
动机
我们想做什么?
-END-
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